Finanzen

Künstliche Intelligenz versagt: Hedgefonds macht hohe Verluste

Lesezeit: 2 min
11.09.2020 11:34  Aktualisiert: 11.09.2020 11:34
Ein Hedgefonds, der auf Künstlicher Intelligenz basiert, hat im Verlauf dieses Jahres fast zehn Prozent verloren. Offenbar ist der Einsatz von KI noch lange keine Garantie für eine gute Performance.
Künstliche Intelligenz versagt: Hedgefonds macht hohe Verluste
Künstliche Intelligenz kann durchaus gut aussehen. In anderen Bereichen ist KI jedoch noch längst nicht so weit, wie viele oft denken. (Foto: dpa)

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Ob Künstliche Intelligenz den Markt systematisch schlagen kann? Die Entwicklungen in diesem Bereich sind noch zu jung, um hier eine Aussage zu treffen.

Die schlechte diesjährige Entwicklung des in der Vergangenheit stark abschneidenden „Institutional-Strategies“-Fonds der Voleon-Gruppe sind jedenfalls ein Zeichen dafür, dass auch KI-basierte Investment-Strategien keine guten Resultate in Gegenwart und Zukunft garantieren können. In der Vergangenheit hat der Fonds, der von seiner Gründung an auf Machine-Learning basierte, zwar mit guter Performance überzeugt – doch in diesem Jahr eben nicht. Eine alte Regel demonstriert hier wieder ihre Gültigkeit: In der Perfomance von Anlage-Strategien spielt (gerade in der kurzen Frist) der Zufall eine große Rolle.

Im gleichen Zeitraum, in dem der Fonds neun Prozent seines Wertes verlor, stieg der Benchmark-Index S&P 500 um etwa fünf Prozent. In den drei Jahren davor hatte der Fonds gut abgeschnitten, wie die Financial Times unter Berufung auf Insider berichtet. Vor allem die Zugewinne im zweistelligen Prozent-Bereich im turbulenten Börsenjahr 2018 sind beachtlich.

„Machine-Learning“ ist ein Teilbereich und die am meisten verbreitete Anwendung von Künstlicher Intelligenz: Grob zusammengefasst handelt es sich bei Machine-Learning-Software um Algorithmen, die mithilfe von Daten lernen. Der auf Algorithmen basierte – teils automatisierte – Handel (allgemein auch „Quant-Strategien“ genannt) dominiert die Märkte, und diese Quant-Modelle werden zum Teil mit Unterstützung von Machine-Learning-Software programmiert.

Voleon ist einer der wenigen Investment-Gesellschaften mit quantitativem Ansatz, die nur noch auf KI setzen und den menschlichen Anteil in der Programmierung auf null reduziert haben. Einzig die Basis-Strategie ist vorgegeben. Bei der von Voleon handelt es sich um einen weit-verbreiteten Ansatz namens „statistische Arbitrage“. Hierbei wird unter anderem davon ausgegangen, dass sich Preise mittel- bis langfristig einem Mittelwert annähern. Das Finanz-Unternehmen aus dem Silicon Valley verwaltet in seinen Quant-Fonds insgesamt rund 6 Milliarden Dollar.

Ein Fonds-Manager einer konkurrierenden Investment-Firma nannte für die Unter-Performance der Fonds von Voleon und anderer KI-Anbieter zwei Gründe:

  1. Die Machine-Learning-Programme waren durch Daten der Vergangenheit darauf konditioniert, bei größeren Kursrückschlägen verstärkt zu kaufen. Im Frühjahr dieses Jahres stieg man deshalb zu früh in großem Stil ein.
  2. Als der Einbruch dann immer stärker wurde, rechneten die Modelle offenbar mit weiteren Kursrückgängen und waren deshalb in der schon Anfang April einsetzenden Erholung falsch positioniert.

Daten sind schön und gut. Aber Daten sind immer Informationen aus der Vergangenheit und lassen sich eben nicht mit hundertprozentiger Wahrscheinlichkeit korrekt in die Zukunft extrapolieren. Den Voleon-Fonds kostete das Vertrauen auf die KI-Algorithmen ein Zehntel seiner Kapitalisierung.

Fehler Nr. 2 (siehe oben) hatten viele der – mit Algorithmen arbeitenden – institutionellen Anleger, zu denen auch Hedgefonds zählen, begangen. Im April hatten sie sich im Schnitt zunehmend aus dem Aktienmarkt zurückgezogen (die DWN berichteten).

Wenigstens die jüngste Rally am Aktienmarkt haben die KI-Hedgefonds mitgemacht, im August legten solche Vertreter um 12,2 Prozent zu. Für das bisherige Gesamtjahr sind die KI-getriebenen Hedgefonds im Schnitt mit 14,5 Prozent im Plus (S&P 500 plus fünf Prozent). Das schlechte Abschneiden von Voleons KI-basiertem Fonds ist also eher die Ausnahme als die Regel.


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